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성장일지
회사에서 react 와 nextjs 작업중이다.소스 파악중이며 수정해달라는 요청이 있는데디자인은 해본적이 없어 난감하지만figma 이용한 플러그인으로기존 사이트를 가져와서 이렇게 저렇게 수정해볼 생각이다.피그마를 좀 해둔게 이렇게 쓰이네블록체인의 전망은 꽤 괜찮은걸로 보인다.다만 기술과는 별개로 암호화폐는 앞으로 행보가 궁금하다.핀테크로 몸 담았으니 도메인지식 쌓고얼른 기여할수 있도록 노력해야겠다.도커 쿠버네티스 공부 좀 하고 코테문제도 좀씩 다시 해보려고 한다.
자기소개 : 끊임없는 발전과 도전저는 새로운 분야에 도전하며 지속적으로 성장하고자 하는 열정을 가진 사람입니다. 현실에 안주하지 않고, 성장할 수 있는 기회가 있을 때마다 그 기회를 잡아 도전합니다. 이러한 성향 덕분에 백엔드 엔지니어로 목표를 설정한 이후, 역량 강화를 위해 관련 직무 경험과 자격증을 취득하며 포트폴리오를 다각화하고 있습니다.저의 발전과 도전하는 성향을 보여주는 일례로, 진로를 IT 분야로 변경한 것입니다. 군복무 중 이세돌과 알파고의 대국을 지켜본 후 IT 분야에 대한 끊임없는 호기심과 열정이 생겼습니다. 그 이후 컴퓨터공학의 세계에 빠져들었고, 관련된 분야에 깊은 관심을 갖게 되었습니다. 웹 개발 부트캠프에서 전반적인 풀스택 웹 개발 교육과정을 이수하였으며, 딥러닝 기반 영상인식 전..
자격증 취득을 목표로 공부를 시작했다.학점과 함께 이론공부에 대해 도움이 될것 같다.오늘은 TCP/IP 7계층 위주로 공부를 시작했다.전공공부를 하면서 배웠던 내용이라 생소하지는 않았지만다시 되돌아 보는 계기가 되었다.사람일 모르는거니까 일단 공부하여 취득하려고 한다.배운 내용을 정리해보려고 한다.IGRP:내부 네트워크에서 라우팅 정보를 교환하는 프로토콜RIP보다 큰 규모의 네트워크에 적합경로를 결정하는 메트릭: 대역폭, 지연, 신뢰성, 부하, MTU 등주요 특징:최대 홉 카운트 255개Unequal Cost Load Balancing 지원 (최대 6개 경로)기본 라우팅 정보 갱신 주기: 90초EIGRP:IGRP를 발전시킨 Cisco 전용 라우팅 프로토콜주요 특징:빠른 Convergence TimeIGR..
프로젝트 1: 대규모 로그 데이터 처리 파이프라인 구축프로젝트 개요대규모 웹 서버 로그 데이터를 수집하고 Apache Spark를 통해 분석하여, 사용자 행동 패턴을 이해하고 사이트 최적화를 위한 인사이트를 제공하는 데이터 파이프라인을 구축하였습니다.기술 스택Apache SparkHadoop HDFSAWS S3PandasTableau과정데이터 수집: 웹 서버에서 발생하는 로그 데이터를 AWS S3에 저장.데이터 처리: Apache Spark를 사용하여 로그 데이터를 분산 처리하고, 유의미한 통계(예: 에러 로그, 접속 빈도)를 추출.후처리: Pandas를 사용해 처리된 데이터를 정리하고 필요한 정보를 추출.데이터 시각화: Tableau를 통해 최종 분석 결과를 대시보드 형태로 시각화하여 팀원들과 공유.결..
오랜만에 다시 써본다음 뭘 써야 될지 모르겠네..근황부터 얘기하자면 일단 대기업으로 이직을 했다.부모님께서 좋아하시기도 하고처음에는 나름대로 자랑스럽기도 했다처음에는 정말 좋았지만 요즘 심하게 힘들다ㅋㅋ...업무는 나만 붕 뜬것 같고 선임이랑 안맞고내 커리어에 도움이 될지도 의문이고...일단 자격증 공부랑 데이터 분석 경진대회 나가면서이직준비중이다.방금 말했듯이 it관련 자격증 3개를 취득했다.목표는 다른 것도 취득하고 대회도 몇개 참석하려고 한다.단기적인 목표는 자격증 취득과 함께 회사 탈출이다.뭐....일단 근황은 이렇고그래서 앞으로 어떻게 해야될까?머리랑 마음이 정리가 안되어서 정리하려고 다시 글을 써봤는데조금은 도움이 되는 듯하다.일단 자기개발부터 꾸준히 하자.내 중장기적 목표는 데이터 분야 ai..
빅데이터 본질적인 변화 사전처리 => 사후처리 표본 조사 => 전수조사 질 => 양 인과관계 => 상관관계 메타데이터 = 데이터에 관한 구조화된 데이터로, 다른 데이터를 설명해주는 데이터 딥러닝 지도 학습에는 DL,CNN,RNN,LSTM 딥러닝 비지도 학습에는 Autoencoder SVM => 머신러닝 분류분석 기법 빅데이터 분석에는 분석 과제에 적합한 데이터를 활용, 이 데이터를 데이터 마트라고 명명 데이터베이스 설계순서 요구사항 분석 => 개념적 설계 => 논리적 설계 => 물리적 설계 해결방안 데이터 오용 문제 => 알고리즘 접근 허용 책임원칙훼손 => 결과기반 책임원칙 고수 사생활 침해 => 동의에서 책임제로 변환 DIKW 단계 분석모형 암묵지 형식지 상호작용 내면화 -> 공통화 -> 표현화 ->..